事例No.PC-11829
参考価格:
2,273,700

RTX6000Ada搭載 AI開発用マシン

用途:RTX6000 Adaを用いたAIモデルの活用

この構成はAIモデルやニューラルネットワークの学習・実行にフォーカスしています。
搭載されているハイエンドGPU「RTX6000 Ada」は、DeepLearningなどの高度な計算タスクに特化したGPUで、48GBのビデオメモリを実装しています。主要なAIモデルで大きなバッチサイズを利用する際、大容量のビデオメモリは有利に働きます。

参考記事:「主要なAIモデルにおける RTX シリーズ GPUのパフォーマンス比較検証」

TEGSYSでは、先行する事例としてRTX A6000 Adaを2台搭載した『事例No.PC-11248 RTX6000Ada x2枚搭載 AI開発用マシン』が高い評価を得ており、多数のお問い合わせやご注文・頂戴しています。
本事例はPC-11248をベースにしつつ、”コストに配慮したGPUマシン”のコンセプトのもとRTX A6000 Ada x1台構成でGPU以外のスペックも全体的に見直しを行い、より導入しやすいコスト・構成を目指しました。

なお、本事例の構成はPCIeスロットを複数備えているので、将来的なGPUの増設に対応しています。
※GPU増設のご予定がある場合は、別途仕様を変更してご案内しますのでお知らせください。

また、CPUにはIntel Xeonシリーズを採用しているので、AIモデル開発以外の用途でも十分な処理能力を発揮できます。

その他、大容量メモリ搭載やCPUコア数、ストレージ容量変更など、ご要望に合わせたカスタムをご提案を承っております。
どうぞ、お気軽にご相談ください。

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 生成AIモデル開発向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

主な仕様

CPU Intel Xeon W3-2435 (3.10GHz / 8コア)
メモリ 64GB REG ECC
ストレージ1 1TB SSD M.2 NVMe Gen4
ストレージ2 4TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA RTX6000 Ada 48GB
ネットワーク on board (2.5GbE x1, 10GbE x1)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他 CUDA Toolkit 12インストール
事例追加日:2024/02/21
事例No.PC-11752
参考価格:
806,300

NVIDIA Geforce RTX4070 Super搭載 ナノポアシーケンサー解析用マシン

用途:次世代シーケンサーによる16S rRNA解析およびRNA-seq解析

お客さまからのご相談内容

次世代シーケンサー (MinION Mk1B) による16S rRNA解析およびRNA-seq解析用のワークステーションの導入を検討している。
予算80万円程度で最適な構成を提案してほしい。

OS環境はWSL2 (Windows Subsystem for Linux2) でUbuntuを使用する想定だが、計算パフォーマンスが向上するようであればデュアルブート構成の採用も考えている。
WSL2/デュアルブートで計算を行うことがパフォーマンスに影響するかを教えてほしい。

また、メモリ容量は64GB程度、ストレージ容量は2TB以上を想定している。

テガラからのご提案

MinION Mk1Bのシステム要件はメーカー公式サイトで公開されているため、ご予算の範囲内で推奨要件を満たす構成をご提案しました。

新製品のNVIDIA Geforce RTX4070 Superを搭載

MinION Mk1Bでの計算上重要となるビデオカードは、2024/1/17に発売された新製品のNVIDIA Geforce RTX4070 Superとしています。

7,168基のCUDAコア、56基のRTコア、および224基のTensorコアを搭載し、ご予算内に収まるビデオカードの中では高いコストパフォーマンスが期待できます。

デュアルブート構成とその利点について

LinuxディストリビューションはMinION Mk1Bが対応しているUbuntu 20.04を選択し、Windows 11とのデュアルブート構成です。
なお、2024年1月現在、MinION Mk1BのWindowsサポートはいまだWindows 10で止まっているため、MinION Mk1BはUbuntu 20.04上での利用を前提としています。

また、WSL2はWindows上で動作する仮想マシンです。
通常のLinux環境とWSL2を比較した場合、仮想化されているWSL2の方が処理が行われるまでに経由するプロセスが多くなります。
そのため、Linux上で負荷の高い処理を行う場合は、デュアルブート構成としてLinuxをハードウェア上で直接動作させるほうが、パフォーマンスの面で優位です。

 

本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。

バイオインフォマティクス向け マシン選定のポイント お客様の声
テグシスの延長保証サービス あんしん+ HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

主な仕様

CPU Intel Xeon W5-2445 (3.10GHz 10コア)
メモリ 64GB REG ECC
ストレージ1 2TB SSD S-ATA
ストレージ2 2TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4070 Super 12GB
ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1)
筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 850W
OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit + Ubuntu 20.04 (デュアルブート構成)

■キーワード

・Nanopore (ナノポア) とは
ナノポアはnm (ナノメートル) サイズの細孔。ナノポアシーケンサーでは、ナノポアを持つ人工膜タンパク質を用い、DNAがナノポアを通る際の電流変化から塩基配列を決定する。ナノポアシーケンサーは、従来の次世代シーケンサーよりもロングリードのDNA解析が可能である点が特長。

・16S rRNA解析とは

16S rRNA解析は、細菌の16S リボソームRNAの配列を用いて菌種の存在や割合を網羅的に推測する解析。16S rRNAは配列の保存性が高く、進化速度が遅いことから菌種の同定に有用である。この16S rRNAの配列を解析することで、菌種・菌群を培養の必要なしに検出・同定することができる。

・WSL2とは
Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) はWindows上でLinux向けバイナリを実行する方法の一つ。

参考:【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【1/3】
参考:【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【2/3】
参考:【記事】Windows Subsystem for Linux 2(WSL2)のGPUサポートについて【3/3】

事例追加日:2024/02/05
事例No.PC-11641C
参考価格:
992,200

AIモデル開発 入門向けマシン [スタンダードモデル]

用途:DeepLearning入門用途かつ将来のGPU増設に対応した構成

このモデルは入門用かつ将来的な増設に対応した構成となります。
エントリーモデルと同様にディープラーニングに使われる基本ソフトも設定されています。
エントリーモデルとの大きな違いは、GPUの搭載枚数。エントリーモデルはGPUは1枚までの対応となりますが、このモデルは後からGPUを追加で1枚増設することが可能です。
また、CPUにはXeonを利用してるためディープラーニング用途以外にも併用して利用されたい場合の選択肢になります。
具体的には、このモデルをベースにカスタムすることで、大容量のメモリや16コアを超える構成などを実現できます。

AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報

 

 

 

主な仕様

CPU Xeon W3-2435 (3.10GHz 8コア)
メモリ 64GB REG ECC
ストレージ 2TB SSD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB
ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1)
筐体+電源 タワー型筐体 + 1500W
OS Ubuntu 22.04
その他 CUDA Toolkit 11.8インストール
Tensorflow/PyToch/Docker(もしくはSingularity)
事例追加日:2024/01/09
事例No.PC-11497
参考価格:
800,800

Geforce RTX4090搭載 機械学習用マシン

用途:既存の機械学習モデルの検証・転移学習・ファインチューニング、機械学習モデルの学習・推定

お客さまからのご相談内容

機械学習用PCの購入を検討している。
機械学習用の環境を初めて導入するため、予算100万円で上記用途のスターター構成を提案してほしい。

具体的な用途としては、既存モデルの検証・転移学習やファインチューニングおよび、モデルの学習及び推定を予定している。
扱うデータ量は大きくならない見込み。

なお、現在VRAM容量が6GBのノートPCを使用しているが、頻繁にメモリリソースが不足して処理が停止してしまう。
そのため、VRAM容量を重視したいと考えている。

OSはUbuntu 22.04を希望。
また、マシンの冷却にあたって、オーバーヒートを防ぐために何らかの対策を行う必要があれば教えてほしい。

テガラからのご提案

お客さまご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
2023年12月時点で最新の第14世代Coreシリーズ搭載の構成です。

機械学習のためのGPU選択

機械学習でCUDAを利用することを想定し、GPUはハイエンドモデルのNVIDIA GeForce RTX4090を搭載しています。
NVIDIA Geforce RTX4090はGeForceシリーズの中では現在最上位のモデルで、単純な処理性能は現在販売されているビデオカードの中でも最高クラスです。ビデオメモリ容量は、ワークステーション・サーバー向けのハイエンドモデルと比較するとやや少ない24GBです。
大規模言語モデルのような巨大なモデルを扱う場合は不足感が出る可能性がありますが、ご相談内容のようにあまり大きくないモデルを扱う用途であれば、高い処理性能が期待できます。

また、ご予算の面でも、選択可能なGPUの中でGeforce RTX4090は最もスペックの高い製品です。

マシンの冷却について

本構成の冷却装置は、CPU・GPUともに空冷クーラーを採用しています。
CPUクーラーは大型ヒートシンクを備えたハイエンド製品を採用しているため、手動でのオーバークロックなどを行っていないデフォルト設定でのご利用においては、顕著な問題は起こりません。
また、弊社では製造時に12時間のフル稼働で動作テストを行い、動作中の温度の推移に問題がないことを確認して出荷します。

ご利用にあたり、特に注意が必要なのは設置場所の室温です。
弊社での動作チェック時は室温25℃を基準にしています。この室温を超えると直ちに問題が発生するわけではありませんが、30℃を超える環境で常用した場合、CPUやGPUの冷却が適切に行われないことによる問題の発生リスクが高まります。
その他、空気の流れが悪い場所や、周囲に熱を持ちやすいものがあるなど、マシンの排熱を妨げる環境で設置されている場合、筐体内の排気が滞ることによる問題の発生リスクがあります。
マシンの背面側には一定のスペースを作るなど、設置レイアウトに配慮していただけますと幸いです。

 

本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。

お客様の声 AIモデル開発 環境整備のためのお役立ち情報
AIモデル開発向けマシン選定のポイント 生成AIモデル開発向けマシン選定のポイント
テグシスの延長保証サービス「あんしん+」 HDD返却不要サービス

 

 

お問い合わせ

 

主な仕様

CPU Core i7-14700K (3.40GHz 8コア+2.50GHz 12コア)
メモリ 64GB
ストレージ1 1TB SSD M.2
ストレージ2 4TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA Geforce RTX4090 24GB
ネットワーク on board(2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1
筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W
OS Ubuntu 22.04

キーワード

・CUDA Toolkitとは
CUDA Toolkitは、NVIDIAが提供しているGPU向けのパラレルコンピューティングプラットフォーム。C/C++からNVIDIAのGPUアーキテクチャを利用した高速なパラレルプログラミングが可能。DeepLearningや科学計算、コンピュータグラフィックスなど、様々な分野でGPUの計算能力を活かすことができる。コンパイラ、ライブラリ、デバッガなどのツールが含まれており、SDKとして提供されている。マルチGPU環境もサポートしており、ワークステーションからクラウドまで幅広い環境で活用できる。

参考:CUDA Toolkit (NVIDIA Corporation) ※外部サイトに飛びます

 

事例追加日:2023/12/26

ご注文の流れ

お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。
(お電話でもご相談を承っております)
弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。
必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。
お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。
ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。
(掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております)
動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。
(納期は仕様や製造ラインの状況により異なります)
お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸)

お支払い方法

お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。

法人掛売りのお客様
原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。
学校、公共機関、独立行政法人のお客様
納入と同時に書類三点セット(見積書、納品書、請求書)をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。
先に書面での正式見積書(社印、代表者印付)が必要な場合はお知らせください。
企業のお客様
納品時に、代表者印つきの正式書類(納品書、請求書)を添付いたします。
ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。
銀行振込(先振込み)のお客様
ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。

修理のご依頼・サポートについて

弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。

■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト

※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。

メール support@tegara.com
電話 053-543-6688

■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について

保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。

無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります

オプション保証サービス

「あんしん+」 もしもの時の延長保証サービス

PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
延長を申し込みいただきますと、標準保証と同等の保証を期間満了まで受けることができます。
なお、PCの仕様によっては料金が異なる場合があります。

延長保証あんしん+ ご加入のタイミング
※仕様によっては保証期間の延長ができない場合があります。

HDD返却不要サービス

保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。
しかしこの「HDD返却不要サービス」にご加入いただければ、保証期間内にHDD(SSD)が故障した場合には新品のHDDをご提供いたしますが、故障したHDDを引き渡していただく必要はありません。お客さまの大切なデータの入ったHDDをお手元に保管しておくことができます。

オンサイト保守サポート

故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
発送にかかる手間、時間を短縮できますので、緊急性の高い保守に最適です。

費用ご参考(目安)
本体+延長保証代金の10%~
※ 製品の性質や価格帯、条件等により異なります。
★TEGSYS オンサイト保守利用規約はこちら (pdf)
お客様のご要望をうかがい、最適なPCの構成をご提案する
「お客様だけのオーダーメイドPC」を製作しています。
用途に応じた細かなアドバイスや迅速な対応がテガラの強みです。

上記の仕様はテガラでお客様に提案したPC構成の一例です。
掲載内容は提案当時のものであり、また使用する部材の供給状況によっては、現在では提供がむずかしいものや、部材を変更してのご提案となる場合がございます。

参考価格については、提案当時の価格(送料込・税込)になります。
ご相談時期によっては価格が異なる場合がございますので、あらかじめご了承ください。